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一方面是化学数据的质量与可用性问题。“化学研究数据类型复杂且高度多样化，涵盖分子表征、光谱图像、实验记录等多模态数据。”中国科学院自动化研究所所长徐波解释，现有模型往往难以高效表征、难以整合不同模态数据里的信息。化学研究还需AI具备更高阶的推理能力，以完成化学反应预测、分子逆向设计、多步合成路径规划等任务。
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“我们的研究评估了‘京粉6号’蛋鸡在38、58、78和108周龄时产的蛋的物理特性、机械品质、化学成分、微观和纳米级结构特性，并定量分析蛋壳蛋白质组学，以确定38和108周龄蛋鸡所产蛋壳中蛋白质丰度的差异。”王晶介绍。
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